机器学习笔记：focal loss
1 介绍
- Focal Loss 是一种在类别不平衡的情况下改善模型性能的损失函数
- 最初在 2017 年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出
- 这种损失函数主要用于解决在有挑战性的对象检测任务中，易分类的负样本占据主导地位的问题，从而导致模型难以学习到难分类样本的特征
- Focal Loss 修改了标准的交叉熵损失函数，通过减少易分类样本的相对损失来增加对难分类样本的关注
- 其基本形式为如下FL的部分
- γ 是调节因子，用于控制易分类样本对损失的贡献减小的速率。
- 通过引入
，Focal Loss 能够降低那些已经被正确分类的样本（pt 较高）的损失贡献，使得模型更加关注那些难以正确分类的样本。
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